salescast在庫予測のためのeコマース

Lokadとeコマースでの在庫予測


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Lokadは、クラウドコンピューティングによって勢いを持ち、現代のeコマース事業の最先端の技術の期待に答えています。 多くのオンライン事業者のために、文字通り、私たちの組み込みネイティブ•データ•コネクタを介して、数分でLokadをスタート出来る環境を提供しています。 私たちのクォンタイル予測技術は、断続的な需要と一般的なロングテールに対処して特別に調整されています。 さらに、当社のソリューションは、プログラムによる拡張性を提供しています。シナリオは、特異的なものではなく、Lokadを使って、ハイブリッド・ドロップシッピングの戦略の最適化や、その他の問題に存在する複雑なキャッシュフローの制約の適用をする事が出来るのです。

完全な自動化に向けて



オンライン事業者であることの戦略的な利点の一つは、不動産の販売に比べて、すべてのインフラス・コストの削減が出来る事です。Lokad は非常に少ないプロセスで動作します。オンライン事業者のコミュニティの間で非常に人気がある、複数のサードパーティー製のアプリケーション用のネイティブサポートのおかげで、Lokadは、数回クリックするだけでセットアップが完了します。 Lokadは、一切の努力なしで、自動的にすべての関連データのインポートを行います。

さらに、我々の予測技術自体は、完全に自立して動作するように設計されています。「調整」の為に、エンドユーザの力と、数百もの不可解な予測パラメータの調整が必要な、従来の予測ソリューションとは異なり、我々の予測エンジンは統計による構成設定の必要がありません。完全に統計的なスキルの必要性が不要なだけでなく、予測ソリューションを継続的にメンテナンスする負担を完全に取り除いています。

Lokadは、製品間の相関関係を活用した独自の予測技術を持っています。実際に、eコマースでは、各製品に関連する履歴データの量は、往々にして統計的意義を持たせるには少なすぎます。幸い、数百、あるいは数千の製品は、どこかのeコマース事業で販売されており、これらの全ての製品間の相関関係を活用して、Lokad は、予測モデルを「調整」する必要性を完全にスキップ出来るのです。



ロングテール予測

Lokadの創設から最初の数年間で、eコマースのための一般の予測ソフトウェアが実に不十分である事を実感しました。実際に、従来の予測の方法論は、eコマースで、殆ど? 全く― 出会う事のない製品が、一日当たり10倍以上も販売されるという販売量の予測に暗黙的に依存していました。

我々は、年間数回しか販売されないような製品を、需要予測を通して効果的に最適化出来るユニークなクォンタイル予測技術を開発しました。「A」項目(ABC在庫のように)に在庫予測を制限する代りに、Lokadは、製品が、突飛であったり、品薄であったりしも、カタログ全体をカバーしています。

直感的に、この功績は、オンライン商取引により適した方法で、在庫予測の問題をリフレーミングすることによって達成されました。不確実極まりなく、満足のいく答えが見つからないような「X日に幾つ販売されますか?」の質問に答える代りに、Lokad は、ロングテール製品であっても非常に正確に答えられる質問「他の 95%を提供する為に、どれだけ在庫が必要か?」対する答えを出す手助けします。



プログラムによる拡張性、APIなど

Lokadは、あなたに合うように、すべての動作を自動化できる(アプリケーションプログラミングインタフェース)APIを提供しています。データをLokad内に埋め込む事なく、SFTP、FTPまたはFTPSなどのフラットファイルを介して、全て取得できます。ソフトウェア技術者以外であっても、ある時点では、ビジネスの自動化に向けて、一歩前進する必要があります。全ての自動化できるLokadのようなアプリか、多くの人材投与を必要とするアプリのどちらを選択するのかという点で、APIの利用可能性は大きな違いを生むでしょう。

さらに最先端のアプリは、単に構成設定機能だけでなく、プログラムの拡張も提供しており、アプリ自身が構成するプログラムを介して、複雑な操作を実行できるようになる可能性があります。Lokadのスクリプトエンジンを介して、Lokadが生成した在庫予測結果を元にして、ビジネスで使用する複雑な計算を行える可能性が出てきます。プログラムによる拡張性は、ITスタッフの健全性を維持するために、オンライン事業者にとって重要な事項です。実際、在庫を最適化するには、一般的に、任意のビジネスモデルに合わせた細かいツイストが無数にあります。例えばドロップシッピングは、ストックすべき製品数を調整し続ける事が必要でしょう。また、キャッシュフローを最適化して、その支払条件に応じた特定の取引先からの注文を増やす上で、強いインセンティブを得る事が出来ます。このようなシナリオが、Lokad内で実行されるスクリプトを使って処理出来るのです。